清华大学 研究生学术与职业素养 都有哪些课
“研究生学术与职业素养” 系列讲座课程，主要包括职业修养、学术素养、领导团队和创业教育四部分内容，邀
请校内外著名教授和专家授课，将为同学们今后学术和职业发展带来重要的参考价值 和借鉴意义。非网上选课。
本课程从可持续发展战略与实施、环境、气候与绿色能源、再生资源管理与开发、固
体废物污染控制、水资源的现状与挑战、环境管理与政策等几个方面介绍当今世界环 境问题及解决环境问题的措施和方法，旨在提高学生的环境意识和素养。
在计算机、政治经济、社会、公共卫生、气候等等各个领域，都存在着 PB 量级的数据
有待研究，且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学
基础、大数据智能处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应 用等不同层次，教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。
《学术素养概论》学习心得体会
这学期一到六周，研究生院安排开设了《学术素养概论》这门课。通过对这门课的学习，获益匪浅，感觉这门课程安排对于刚上研一的我们是很有必要的，是我们从三个不同的方面了解，学习了科研工作的规范。尽管这门课程只有短短的六周时间，但是通过三个不同的老师，向我们讲授了三个不同方面的知识，分别为：学术道德规范与职业道德规范、知识产权概论、图书馆与论文写作。通过学习，使我对学术道德规范与职业道德规范的基本理论和规范有一个清晰，明了的概念，形成了在学术道德上的约束，对知识产权的相关概念、内容、作用和我国目前在知识产权保护上的现状有了一定的认识，对我一个刚进入研究生阶段学习的学生，我认为最重要的是使我对图书馆有一个全新的认识，对文献的检索方法和文献写作技巧与规范有一个更好的了解。这课安排在研究生必修课中，是有必要的，通过对这门课程的学习，对今后的科研和生活有着指导意义和很大的帮助。
高校是学术人才的汇聚地，也肩负着培养学术人才的重任。就目前大家所达成的共识来看，普通高等学校的主要功能应该包括相辅相成的三个方面：教书育人、学术研究和服务社会。其中，学术研究是其根本和基础，因为，只有以科学的世界观和方法论为指导开展自由的学术研究，才能做到以科学的精神、先进的文化、高尚的情操教书育人，才能以一流的成果、一流的人才服务社会。然而，大学生学术素养现状不容乐观，由于受应试教育的影响，我国全民阅读的能力都很低下，《全国国民阅读与购买倾向抽样调查报告2008》就有报道：问及我国国民不读书的原因时回答“没有读书的习惯或不喜欢读书”的比例高达34．48％。绝大多数的大学生只是为了完成毕业论文才选择看看专业性较强的学术文本， 而且在阅读过程中，也不太注意材料的取舍和对自己有利的阅读方法的选择。高校对学生学术素养的培养不够重视。在美国，对本科生进行学术素养的培养，已成为许多大学通识教育的重要内容他们在大一学开设术研讨课程，并己成为美国大学核心课程的重要组成部分，在新生向大学学术角色的过渡中发挥了重要作用。而我国许多高校都没有对大学生学术素养培养的课程，只是在高校图书馆开设的信息检索
系列讲座课程，主要包括职业修养、学术素养、领导团队和创业教育四部分内容，邀请校内外著名教授和专家授课，将为同学们今后学术和职业发展带来重要的参考价值和借鉴意义。非网上选课。
本课程从可持续发展战略与实施、环境、气候与绿色能源、再生资源管理与开发、固
体废物污染控制、水资源的现状与挑战、环境管理与政策等几个方面介绍当今世界环境问题及解决环境问题的措施和方法，旨在提高学生的环境意识和素养。
在计算机、政治经济、社会、公共卫生、气候等等各个领域，都存在着 PB 量级的数据
有待研究，且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学基础、大数据智能处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应用等不同层次，教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。具体内容包括：
(1)大数据分析与处理基础：数据科学发展情况;大数据的时代背景及其重要性;大数据分析与处理典型应用。
(2)数据统计分析的数学基础：数据统计知识回顾;多维数
据分布;数据采样;主成份分析与因子分析;假设检验;线性相关与回归;非线性回归;方差分析;P-Value。
(3)大数据的智能处理：时间序列分析;动态贝叶斯网络;
矩阵分解理论;无参学习;大规模数据上的模型应用。
(4)大数据的分布式处理与并行计算：HDFS 与 HBASE;MapReduce 并行计算;基于 MapReduce
的数据分析与智能处 理方法的并行化。
(5)大数据分析与处理前沿：社交媒体大数据分析与处理;城市交
通大数据分析与处理;金融大数据分析与处理;医疗大数据分析与处理。 以特邀技术专家讲授的形式，通过实践，力图覆盖大数据处理平台的主要核心技术，
帮助学生了解分布式大数据平台设计中的关键挑战，提出实际的解决方案，为研究生未来研究方向提供参考。
重点介绍分布式大数据处理系统的核心技术，透视业界大数据技术前沿和发展趋势，促进学术界和工业界的深度融合，为未来分布式系统和大数据
领域的教学和科研提供参考方向。
国内学者在国际学术界日益活跃，发表高质量的论文和参与专业学术团体的活动已经
成为衡量学术成就的重要指标。
本课程旨在指导研究生如何撰写国际期刊和会议论文，正确引用参考文献并尊重他人研究成果，介绍国际学术界的惯例和规则，讨论相关的东西方文化差异。
本课程还讨论科研工作的要务：如何选题和申请课题。英语授课。
“研究生学术与职业素养” 系列讲座课程，主要包括职业修养、学术素养、领导团队和创业教育四部分内容，邀
请校内外著名教授和专家授课，将为同学们今后学术和职业发展带来重要的参考价值 和借鉴意义。非网上选课。
本课程从可持续发展战略与实施、环境、气候与绿色能源、再生资源管理与开发、固
体废物污染控制、水资源的现状与挑战、环境管理与政策等几个方面介绍当今世界环 境问题及解决环境问题的措施和方法，旨在提高学生的环境意识和素养。
在计算机、政治经济、社会、公共卫生、气候等等各个领域，都存在着 PB 量级的数据
有待研究，且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学
基础、大数据智能处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应 用等不同层次，教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。
